介绍Sigmoid 激活函数

Sigmoid函数是神经网络中常用的一种激活函数，它的数学表达式为：$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$，其中 $x$ 表示输入数据。Sigmoid函数的输出值在0到1之间，具有对称的S形曲线。在神经网络中，Sigmoid函数通常被用于将神经元的输出映射到0到1之间，表示神经元的激活程度。Sigmoid函数在反向传播算法中的导数也比较容易计算，可以用来更新神经网络的权重和偏置。但是，Sigmoid函数的缺点是容易出现梯度消失的情况，当输入数据过大或过小时，Sigmoid函数的导数接近于0，导致反向传播算法无法更新权重和偏置，从而影响神经网络的训练效果。因此，在实际应用中，Sigmoid函数通常会被其他激活函数（如ReLU函数）所替代。